1、SELECT TOP m-n+1 *
FROM Score
WHERE (id NOT IN
(SELECT TOP n-1 id
FROM Score))
2、select top M-N * from yourTable where id not in(select top N-1 id from table)
3、select top M-N * from 表名 where id in （select distinct（id） from 表名）
有时间记录下，上面三种方法，只用了第一种就没再试了。
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关于with cube ，with rollup 和 grouping
通过查看sql 2005的帮助文档找到了CUBE 和 ROLLUP 之间的具体区别：
再看看对grouping的解释：
当行由 CUBE 或 ROLLUP 运算符添加时，该函数将导致附加列的输出值为 1；当行不由 CUBE 或 ROLLUP 运算符添加时，该函数将导致附加列的输出值为 0。
仅在与包含 CUBE 或 ROLLUP 运算符的 GROUP BY 子句相关联的选择列表中才允许分组。
当看到以上的解释肯定非常的模糊，不知所云和不知道该怎样用，下面通过实例操作来体验一下：
先建表（dbo.PeopleInfo）：
[id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[name] [nchar](10) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,
[numb] [nchar](10) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NOT NULL,
[phone] [nchar](10) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,
[FenShu] [int] NULL
) ON [PRIMARY]
向表插入数据：
insert into peopleinfo([name],numb,phone,fenshu) values ('李欢','322123','1',90)
insert into peopleinfo([name],numb,phone,fenshu) values ('李名','3213112352','13152',56)
insert into peopleinfo([name],numb,phone,fenshu) values ('李名','32132312','13342563',60)
insert into peopleinfo([name],numb,phone,fenshu) values ('王华','3223','1365255',80)
查询出插入的全部数据：
结果如图：
操作一：先试试：1, 查询所有数据；2,用group by 查询所有数据；3,用with cube。这三种情况的比较
SQL语句如下：
select [name],numb,sum(fenshu) from dbo.PeopleInfo group by [name],numb --2,用group by 查询所有数据；
select [name],numb,sum(fenshu) from dbo.PeopleInfo group by [name],numb with cube --3,用with cube。这三种情况的比较
结果如图：
结果分析：
用第三种(用with cube)为什么会多出来有null的字段值呢？通过分析图上的值得组合会发现是怎
本文目录
表操作符
JOIN
APPLY
PIVOT
UNPIVOT
OVER子句
集合操作符
在我的上一篇博客“SQL逻辑查询解析”中，我们详细讲述了SQL逻辑查询处理的各个步骤以及SQL语言的一些重要知识。为了SQL逻辑查询处理的完整性，在本篇中，我们会了解到SQL逻辑查询处理的更多内容，以作为对前一篇博客的补充。包括表操作符（JOIN，APPLY，PIVOT和UNPIVOT），OVER子句以及集合操作符（UNION，EXCEPT和INTERSECT）。
表操作符
从SQL SERVER 2008开始，SQL查询中支持四种表操作符：JOIN，APPLY，PIVOT和UNPIVOT。其中，APPLY，PIVOT和UNPIVOT并非ANSI标准操作符，而是T-SQL中特有的扩展。
下面列出了这四个表操作符的使用格式：
{CROSS | INNER | OUTER} JOIN <right_table_expression>
ON <on_predicate>
(A) <left_table_expression>
{CROSS | OUTER} APPLY <right_table_expression>
(P) <left_table_expression>
PIVOT (<aggregate_func(<aggregation_element>)> FOR
<spreading_element> IN(<target_col_list>))
AS <result_table_alias>
(U) <left_table_expression>
UNPIVOT (<target_values_col> FOR
<target_names_col> IN(<source_col_list>))
AS <result_table_alias>
JOIN
在前一篇中，我们已经对JOIN进行了比较详细的描述，详情请参阅：SQL逻辑查询解析
简单来说，它包含如下三个子步骤：(1-J1) 笛卡儿积（Cross Join）, (1-J2) 应用ON条件, (1-J3) 添加外部数据行。
本篇会对另外三个表操作符进行讲解。
APPLY
按类型不同，APPLY操作符包含如下一个或全部二个步骤：
APPLY操作符对左表的每一行应用右表表达式，并且，右表表达式可以引用左表的列。对于左表的每一行，右表表达式都会运行一遍，以获得一个与该行相匹配的集合并与之联结，结果加入返回数据集。CROSS APPLY和OUTER APPLY都包含步骤A1，但只有OUTER APPLY才包含步骤A2。对于左表的输入行，如果右表表达式返回空，那么CROSS APPLY不会返回外部行（左表当前行），而OUTER APPLY则会返回它，并且右表表达式的相关列为NULL。
比如，下面的查询为每个customer返回两个order ID最大的order：
FROM dbo.Customers AS C
CROSS APPLY
(SELECT TOP (2) O.orderid, O.customerid
FROM dbo.Orders AS O
WHERE O.customerid = C.customerid
ORDER BY orderid DESC) AS A;
查询返回如下数据：
可以看到FISSA并没有出现在结果集中，因为表表达式A对于该数据行返回空集，如果我们希望返回那些没有任何order的customer，则需要使用OUTER APPLY，如下所示：
FROM dbo.Customers AS C
OUTER APPLY
(SELECT TOP (2) O.orderid, O.customerid
FROM dbo.Orders AS O
WHERE O.customerid = C.customerid
ORDER BY orderid DESC) AS A;
查询返回如下数据：
PIVOT
PIVOT操作符允许我们对行和列中的数据进行旋转和透视，并执行聚合计算。
示例数据
请使用如下Script创建示例数据：
(
orderid INT NOT NULL PRIMARY KEY,
customerid INT NOT NULL,
empid VARCHAR(20) NOT NULL,
orderdate DATETIME NOT NULL,
val NUMERIC(12,2)
);
INSERT INTO dbo.OrderValues(orderid, customerid, empid, orderdate, val) VALUES(1000, 100, '